II.6Документация и сопровождение разработки

Matthieufromparis разработал bge-small-code-search-v1 — компактную плотную BERT-модель для семантического поиска по исходному коду. Она дообучена на Python-подмножестве CodeSearchNet на базе BAAI/bge-small-en-v1.5 и создаёт 384-мерные эмбеддинги текстовых запросов на естественном языке и фрагментов кода в общем пространстве. Модель рассчитана на асимметричный поиск: пользователь описывает нужную функцию, а система находит подходящие участки кода; также её можно применять для поиска документации, похожих реализаций и извлечения кода для RAG-ассистентов. В README приведены результаты оценки на 500 отложенных парах Python-кода и комментариев, однако они не гарантируют такое же качество на других данных и языках программирования. Модель содержит около 40 млн параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 512 токенов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели ehristoforu/BigFalcon3-18B на Hugging Face совпадает с карточкой ehristoforu/BigFalcon3-36B, поэтому описание составлено по ней. BigFalcon3-36B — объединённая языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью mergekit на основе tiiuae/Falcon3-10B-Instruct. В репозитории указано слияние методом passthrough; метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM и указывают 17,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

binarized-ingotrix-slerp-7b — объединённая языковая модель, созданная liminerity методом SLERP с помощью LazyMergekit из eren23/dpo-binarized-NeuralTrix-7B и liminerity/Ingot-7b-slerp-7-forged. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и использует формат SafeTensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведены результаты оценивания на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Использование разрешено по лицензии Apache 2.0. Языки, на которых модель специально обучена или проверена, в предоставленных данных не определены.

blossom-v4-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Azure99/blossom-v4-mistral-7b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Её можно применять для чат-ботов, ответов на вопросы, написания текстов и помощи с математическими задачами. В карточке указаны английский и китайский языки; данные также связывают её с наборами для чатов, математики и инструкционного диалога. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведений о специальных ограничениях качества или безопасности в предоставленной карточке нет.

Blur-7B-slerp-v0.1 — языковая модель для генерации текста, созданная объединением OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/Marcoro14-7B-slerp методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и общих языковых задач. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки или ограничения модели.

Brello Thinking — языковая модель Epic Systems из семейства Brello AI, предназначенная для генерации текста с акцентом на рассуждения, математику, программирование и творческие задачи. В README указана база Tencent Hunyuan; архитектура в метаданных обозначена как плотная причинная EpicBrelloV1ForCausalLM, размер модели — 1,8 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявлена поддержка контекста до 262 144 токенов, режимов быстрого и углублённого рассуждения, а также интерфейса вызова инструментов. README заявляет поддержку английского и китайского языков. Репозиторий содержит веса safetensors и помечен лицензией MIT в метаданных, однако README указывает проприетарную лицензию Epic Systems и запрет на распространение и крупномасштабный хостинг; условия лицензирования противоречат друг другу, их следует проверить перед использованием.

bruphin-eta — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная nbeerbower слиянием предварительно обученных моделей nbeerbower/bruphin-epsilon и jondurbin/bagel-dpo-7b-v0.4 методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации продолжений и диалоговых ответов. Модель рассчитана на генерацию текста и чат-сценарии. Её контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит конкретных языков, специализированных областей или оценок качества.

bruphin-zeta — объединённая методом SLERP языковая модель от nbeerbower, созданная с помощью mergekit на основе bruphin-epsilon и Dolphin 2.6 Mistral 7B DPO Laser. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а конфигурация указывает на совместимость с шаблоном ChatML. Модель может использоваться для диалоговых ассистентов и генерации ответов с длинным контекстом. Карточка не приводит отдельных результатов оценки или перечня языков. Лицензия — Apache-2.0.

C2LLM-0.5B — модель CodeFuse для получения эмбеддингов исходного кода и запросов к нему. Она дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct и использует Pooling by Multi-head Attention (PMA), который помогает выделять важные фрагменты кода при формировании вектора. В репозитории указаны 494 млн параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель обучена на 3 млн пар «запрос — документ» для поиска кода и поддерживает сценарии Text2Code, Code2Code и Code2Text. Её можно применять для семантического поиска по коду и извлечения фрагментов в системах RAG. Указаны английский и китайский языки; лицензия — Apache-2.0. Качество зависит от соответствия запросов и кода обучающим данным; README не приводит конкретных ограничений или оценки результатов.

QuantFactory/calme-2.1-phi3.5-4b-GGUF — это квантованная GGUF-версия языковой модели calme-2.1-phi3.5-4b, созданной на основе Microsoft Phi-3.5-mini-instruct. Исходную модель разработал MaziyarPanahi, а квантование выполнено им же с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и работает с шаблоном диалогов ChatML. Модель ориентирована на ответы на вопросы, работу чат-ботов и виртуальных ассистентов, генерацию и суммирование контента, генерацию и анализ кода, решение сложных задач и поддержку принятия решений. Заявлен размер около 4 млрд параметров; поддерживаемая модальность — текст, основной указанный язык — английский. Длина контекста в карточке не указана. К сильным сторонам относятся универсальность, формат инструкционной и диалоговой работы, а также доступность в квантованном GGUF-формате, удобном для запуска с llama.cpp и совместимыми инструментами. Ограничения включают возможные смещения и ошибки, характерные для языковых моделей, а также умеренные результаты на сложных тестах рассуждений: средний результат Open LLM Leaderboard указан как 27,01. Для продуктивного использования рекомендуются защитные меры и контроль человеком. Лицензия модели — MIT.

Camelidae-8x13B — языковая модель семейства Camelidae, разработанная авторами метода Parameter-Efficient Sparsity Crafting. Это модель типа Mixture-of-Experts с архитектурой на основе LLaMA и примерно 12,9 млрд параметров; для запуска в README приведён пример загрузки через Transformers с trust_remote_code. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и общих задач, включая программирование и математику. При обучении семейства использовались QLoRA и адаптеры для эффективного преобразования плотных моделей в разреженную MoE-структуру; в метаданных для этой версии указаны наборы SlimOrca, Magicoder и MetaMathQA. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают английский язык и контекст до 4096 токенов. Лицензия — Apache-2.0. README описывает серию моделей и приводит результаты для Camelidae-8x34B-pro, поэтому эти показатели нельзя считать оценкой именно версии 8x13B.

Cerberus-v0.1 — языковая модель BRAHMAI для генерации текста и диалогового взаимодействия. Это плотная трансформерная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, реализованная для Transformers и распространяемая в формате safetensors. Контекстное окно составляет 8192 токена; в метаданных указан английский язык. Модель предназначена для создания текстов, перевода, суммаризации документов и ответов на вопросы. Её можно применять в творческом письме, подготовке кратких изложений и информационных чат-сценариях. Карточка заявляет поддержку нескольких языков, но не приводит их перечень или результаты численных бенчмарков. Модель выпущена в июне 2024 года. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3). Карточка отмечает, что качество может различаться в зависимости от предметной области, а ответы могут упускать культурные и контекстные нюансы.

Chicka-Mixtral-3x7b — языковая модель класса Mixture of Experts, созданная Chickaboo путём объединения трёх моделей на базе Mistral: разговорной OpenChat 3.5, модели для кода CodeNinja и математической MetaMath. Модель имеет архитектуру MixtralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, помощи с программированием и решения математических задач. В README приведены результаты нескольких бенчмарков, однако они не гарантируют качество на конкретных пользовательских запросах. Данные о поддерживаемых языках и специальные ограничения применения в карточке не описаны.

ChimeraLlama-3-8B — объединённая языковая модель на базе семейства Llama 3, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit. Она объединяет четыре модели: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct, mlabonne/OrpoLlama-3-8B, Locutusque/Llama-3-Orca-1.0-8B и abacusai/Llama-3-Smaug-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста. В README приведено сравнение на наборе тестов Nous, где ChimeraLlama-3-8B немного опережает Llama 3 8B Instruct по среднему результату. Карточка указывает лицензию other; условия её использования следует сверить с лицензиями исходных моделей и самой карточкой. Оценки из бенчмарков не гарантируют аналогичного качества в других сценариях.

Clarus-7B-v0.1 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом SLERP merge из gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.3 и gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.4. Разработчик объединил предварительно обученные модели с помощью mergekit; число параметров составляет 7,1 млрд, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения на английском языке. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель распространяется по лицензии MIT.

CodeGemma 7B IT — инструкция-дообученная модель для кода, разработанная Google на основе Gemma. Это декодерная языковая модель с 7 млрд параметров, принимающая текстовые запросы и генерирующая код или текст. Она предназначена для ответов на вопросы о коде, генерации программ по описанию на естественном языке и диалогов о программировании и технических задачах. Модель подходит для разговорных помощников по программированию, обучения и практики написания кода, а также для исправления синтаксиса и генерации кода в IDE. Для автодополнения кода в редакторе Google рекомендует предварительно обученные варианты CodeGemma, а не эту инструкционную версию. Модель работает через Transformers и поставляется в формате safetensors; для диалога следует применять шаблон чата из токенизатора. Обучающие данные включают преимущественно англоязычные публичные репозитории кода, открытые математические наборы данных и синтетически созданный код. Модель может ошибаться, поскольку наследует общие ограничения больших языковых моделей и ограничения, описанные для Gemma. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями Google.

Code-Writer-V2-Obliterated-BF16 — модель на базе Qwen3.5, опубликованная groxaxo. Согласно README, это результат слияния базовой модели llmfan46/Qwen3.5-27B-Writer-V2-uncensored-heretic с LoRA-адаптером для программирования; веса сохранены в BF16 без квантизации. Метаданные указывают архитектуру Qwen3.5 с плотной моделью типа Qwen3_5ForConditionalGeneration и формат safetensors. В README заявлен размер 27 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов; эти значения не подтверждены метаданными. Модель предназначена для генерации кода и творческих текстов, а также для работы с длинными запросами, например с крупными фрагментами кодовой базы или рукописями. Метаданные классифицируют её как text-generation и отмечают поддержку чата и кода. README описывает визуальный модуль, но указывает, что обработка изображений не проверена; поэтому основное подтверждённое назначение — текстовое. Естественный язык в метаданных карточки — английский. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Возможны неточные или неподходящие ответы; результаты кода и текста следует проверять. Визуальные сценарии требуют отдельной проверки совместимости и качества.

Mungert/cogito-v1-preview-llama-8B-GGUF — квантизированная GGUF-версия предварительной модели Cogito v1-preview, разработанной Deep Cogito. Однако представленная карточка описывает вариант на 70B параметров с базовой моделью Meta Llama 3.1 70B, поэтому соответствие заявленному идентификатору 8B не подтверждено. Модель предназначена для генерации текста по тексту и работает как instruction-tuned LLM. Cogito — гибридная reasoning-модель: она может отвечать напрямую в стандартном режиме или выполнять саморефлексию в режиме расширенного рассуждения. Модель оптимизирована для программирования, задач STEM, следования инструкциям, общей полезности и tool calling. Заявлена поддержка более 30 языков и контекстного окна до 128k токенов. Расширенное рассуждение включается специальной системной инструкцией или параметром enable_thinking в chat template. Поддерживаются одиночные, параллельные и комбинированные вызовы инструментов. К сильным сторонам относятся гибридный режим работы, заявленные улучшения многоязычности, программирования и вызова инструментов, а также обучение методом Iterated Distillation and Amplification. Ограничения карточки — отсутствие подробных числовых результатов тестов в текстовом виде и несоответствие между идентификатором 8B и описанием 70B. Модель распространяется по лицензии llama3.1; в карточке указано, что семейство выпущено под открытой лицензией с возможностью коммерческого использования.

COKAL-v1-70B — авторегрессионная языковая модель Seungyoo Lee (DopeorNope) на архитектуре LLaMA 2 с 68,9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; модель представлена в формате SafeTensors и предназначена для задач генерации текста. Модель дообучена методом SFT на наборе garage-bAInd/Open-Platypus. Для запуска в README приведён пример с Transformers и PyTorch. Размер контекста составляет 2048 токенов. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1, созданная слиянием весов Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B-dare-0.85 методом SLERP. Модель разработана для генерации текста и ответов на запросы в диалоговом формате. Архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель подходит для чат-ботов, ответов на инструкции и продолжения текста. В карточке не заявлены специализированные области или языки, поэтому назначение следует считать общим. Лицензия — Apache-2.0.

CollectiveCognition-v1-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и teknium/CollectiveCognition-v1-Mistral-7B методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и выполнения инструкций. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указан английский язык и формат safetensors. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации ответов и других задач продолжения текста по запросу. Она выпущена по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит отдельные оценки качества этой итоговой модели.

Citaman/command-r-12-layer — разговорная языковая модель на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью слияния SLERP модели Citaman/command-r-13-layer. В метаданных указано 12 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не приводит отдельной оценки качества, перечня поддерживаемых языков или отраслевой специализации. Лицензия в доступных данных не указана.

Citaman/command-r-14-layer — языковая модель CohereForCausalLM на 13,6 млрд параметров, созданная автором репозитория слиянием слоёв модели Citaman/command-r-15-layer методом SLERP через mergekit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке не приведены сведения о лицензии или конкретных целевых языках, поэтому условия использования и языковой охват по имеющимся данным определить нельзя. Характеристики и качество результата могут зависеть от шаблона диалога и способа запуска.

Citaman/command-r-19-layer — объединённая методом SLERP языковая модель на архитектуре Cohere, созданная с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-20-layer. В конфигурации объединения используются срезы слоёв одной базовой модели; в метаданных указано 17,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Карточка не приводит сведений о лицензии, языковой специализации или результатах оценки качества, поэтому их нельзя определить по доступным данным.

Command R+ (08-2024) — обновлённая версия языковой модели Command R+, разработанная Cohere. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README отмечены примерно на 50% более высокая пропускная способность и на 25% меньшая задержка по сравнению с предыдущей версией при сохранении аппаратных требований. Предоставленные сведения не описывают размер модели, контекст, поддерживаемые языки или условия лицензии. Поэтому эти характеристики нельзя надёжно указать.

Covenant-72B-Chat — диалоговая языковая модель с настройкой по инструкциям, созданная на основе Covenant-72B. Разработчики описывают базовую модель как крупнейшую языковую модель, обученную совместно без разрешений; вариант Chat дообучен методом supervised fine-tuning. Модель использует плотную архитектуру LLaMA (LlamaForCausalLM), содержит около 70,6 млрд параметров и принимает текст для генерации ответов в диалоге. Контекст составляет 8192 токена, поддерживаемый язык по карточке — английский. Модель предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций на естественном языке. В README приведены результаты бенчмарков по рассуждениям, математике, общим знаниям и следованию инструкциям; эти оценки показывают способности на тестовых наборах, но не гарантируют точность в прикладных сценариях. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache 2.0.

CrystalChat — англоязычная инструкцияная языковая модель от LLM360 из серии Pebble, дообученная на основе LLM360/Crystal с контрольной точки CrystalCoder второго этапа. Модель имеет плотную архитектуру CrystalCoder, совместимую по описанию с LLaMA-7B, и рассчитана на генерацию текста по инструкциям, диалог и задачи программирования. Контекст модели составляет 2048 токенов; доступен формат PyTorch. Модель обучалась на смесях диалоговых, общих инструкционных и кодовых данных, включая наборы SlimOrca, ShareGPT, CodeAlpaca и данные по программированию; в обучении также использован созданный LLM360 набор инструкций по HTML. В карточке приведены результаты языковых и кодовых бенчмарков, включая HumanEval и MBPP. Модель ориентирована прежде всего на английский язык. CrystalChat выпущена под лицензией Apache 2.0. Разработчики отмечают, что модель не прошла RLHF-выравнивание по человеческим предпочтениям и не имеет фильтрации ответов, поэтому может выдавать проблемный контент; приведённые оценки не гарантируют качество для конкретного применения.

Kaballas/Cyber22 — языковая модель семейства Llama, разработанная Kaballas и дообученная на базе Cyber21. Это плотная авторегрессионная модель с 7,5 млрд параметров для генерации текста; метаданные также отмечают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации ответов и ведения диалога на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, модель опубликована под лицензией Apache 2.0. Заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели cogito-v1-preview-qwen-32B, разработанной deepcogito и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. Она может применяться для диалогов, написания и преобразования текста, а также других сценариев текстовой генерации, поддерживаемых базовой моделью. Модель содержит около 32 млрд параметров и доступна в вариантах от BF16 до различных уровней квантования Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Квантизация выполнена с использованием imatrix, что позволяет уменьшить требования к памяти при сохранении высокого качества; варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4 отмечены автором как рекомендуемые, а Q3 предназначены для систем с ограниченным объёмом RAM и дают более низкое качество. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, мультимодальные возможности и специализированные ограничения базовой модели. Для работы следует использовать формат prompt с маркерами ролей ChatML. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bcoding/deepseek-llvm-sft-merged-8b — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная bcoding на базе unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 7,6 млрд параметров; поддерживает генерацию текста и диалоговый режим, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоге. В карточке указано, что дообучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL; подробности обучающего набора и специализация по задачам не приведены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.